這些是最新的麥肯錫技術趨勢展望中的一些發現，麥肯錫技術委員會在該報告中確定了當今最重要的技術趨勢，這項研究旨在幫助高管們通過了解潛在的使用案例、價值來源、采用驅動因素和實現這些機會所需的關鍵技能來提前規劃。
我們的分析考察了興趣、創新、投資和人才的定量指標，以衡量每個趨勢的動量。認識到這些趨勢的長期性和相互依賴性，我們還深入探討了每個趨勢背后的技術、不確定性和相關問題。
新趨勢和引人注目之處
2023年突出的兩大趨勢是GenAI和電氣化與可再生能源。GenAI在2022年至2023年間的谷歌搜索量激增了近700%，同時在職位發布和投資方面也有顯著增長。技術創新的速度令人矚目。2023年和2024年間，大型語言模型（LLM）可以處理的提示規模（稱為“上下文窗口”）從10萬令牌激增至200萬令牌，這大致相當于從在模型提示中添加一篇研究論文到添加約20本小說，而GenAI可以處理的模式繼續增加，從文本摘要和圖像生成到視頻、圖像、音頻和文本的高級能力，這推動了旨在推進更強大、更高效計算系統的投資和創新激增。為GenAI提供動力的大型基礎模型，如LLM，正在被整合到各種企業軟件工具中，并被用于多種用途，如為客戶面對的聊天機器人提供動力、生成廣告活動、加速藥物發現等。我們預計這種擴展將繼續推動AI能力的邊界。高級領導者對GenAI創新的關注增加了對AI技術（如機器人技術）的興趣、投資和創新，這是我們今年趨勢分析中的一個新增項。AI的進步正在開啟一個更強大機器人時代，推動更大的創新和更廣泛的部署。
電氣化和可再生能源是另一個頂住經濟逆風的趨勢，在我們評估的所有趨勢中表現出最高的投資和興趣分數，該領域的職位發布也顯示出適度增長。
盡管許多趨勢在2023年面臨投資和招聘的下降，長期前景依然樂觀，這種樂觀情緒得到了分析趨勢的職位發布長期增長（從2021年到2023年增長8%）以及企業在利用這些技術方面的持續創新和濃厚興趣的支持，特別是為未來增長做準備。
由于融資成本上升和短期增長前景謹慎，2023年技術股權投資下降了30%至40%，降至約5700億美元，這促使投資者青睞具有強大收入和利潤潛力的技術，這種方法與領先公司正在采用的戰略觀點一致，即他們認識到全面采用和擴展尖端技術是一項長期任務。當公司在多個技術組合中分散投資，選擇性地集中在最有可能推進技術邊界的領域時，這種認識變得顯而易見。盡管過去一年許多技術保持了謹慎的投資形象，但GenAI的投資增加了七倍，這得益于在文本、圖像和視頻生成方面的重大進展。
盡管私募股權投資整體下滑，但創新步伐并未放緩。屬于“AI革命”組的三個趨勢——GenAI、應用AI（Applied AI）和工業化機器學習的創新速度加快。GenAI從非結構化數據（如文本和圖像）中創建新內容，應用AI利用機器學習模型進行分析和預測任務，工業化機器學習加速并降低機器學習解決方案的開發風險。受GenAI日益廣泛的關注推動，應用AI和工業化機器學習在創新方面出現了顯著增長，從2022年到2023年，相關出版物和專利激增。同時，電氣化和可再生能源技術繼續吸引高度關注，體現在新聞提及和網絡搜索中，它們的受歡迎程度受到全球可再生能源產能激增、在全球脫碳努力中的關鍵作用以及地緣政治緊張局勢和能源危機中能源安全需求增加的推動。
人才環境在很大程度上反映了2023年技術趨勢中的投資情況。科技行業面臨大規模裁員，尤其是大型科技公司，相關技術趨勢的職位發布下降了26%，這一降幅比全球職位發布整體下降的17%還要大。對技術趨勢相關人才需求的更大幅度下降可能是由于科技公司在收入增長預測下降的情況下進行的成本削減努力。盡管如此，具有強勁投資和創新的趨勢，如GenAI，不僅維持了職位發布數量，還增加了職位發布，反映出對新技能和高級技能的強勁需求。電氣化和可再生能源是另一個職位增長趨勢，這部分歸因于公共部門對基礎設施支出的支持。
盡管短期內人才需求波動，但我們對涵蓋15個技術趨勢的430萬個職位發布的分析突顯了廣泛的技能差距。與全球平均水平相比，擁有高需求技術技能的潛在候選人數量不到一半。盡管從2022年到2023年許多趨勢的職位發布逐年減少，但2023年技術相關職位發布數量仍比2021年增加了8%，表明長期增長的潛力。
企業技術采用勢頭
企業技術采用的軌跡通常被描述為S型曲線，描繪了以下模式：技術創新和探索、技術實驗、業務中的初步試點、在整個業務中的影響擴展以及最終的全面采用。在今年對15項技術的企業采用情況的調查分析中，這一模式得到了體現。不同產業和公司規模的采用水平各不相同，對采用進展的看法也不同。
我們看到，處于S型曲線早期階段的創新和實驗技術，要么在進展的前沿，如量子技術和機器人技術，要么更適用于特定產業，如生物工程和太空。影響這些技術采用的因素包括高成本、專業化應用以及在廣泛的技術投資與集中于可能提供顯著先發優勢的少數領域之間的平衡。
隨著技術的推進并超越實驗階段，采用率開始加速，公司在試點和擴展方面的投資增加。在一些趨勢中我們看到了這種轉變，如下一代軟件開發和電氣化。GenAI的快速進展在分析的趨勢中處于領先地位，約25%的受訪者自報正在擴展其使用。更成熟的技術，如云計算、邊緣計算和高級連接性，繼續保持快速采用的步伐，作為其他新興技術采用的促進因素。
技術采用的擴展過程還需要一個有利的外部生態系統，其中用戶信任和準備、商業模式經濟學、監管環境和人才可用性起著關鍵作用。由于這些生態系統因素因地理位置和產業而異，我們看到不同的采用情景。例如，盡管拉丁美洲的領先銀行在部署GenAI用例方面與北美同行不相上下，但制造業中的機器人技術采用由于不同的勞動力成本影響自動化的商業案例而顯著不同。
隨著高管們在這些復雜環境中進行探索，他們應將長期技術采用戰略與內部能力和外部生態系統條件對齊，以確保新技術成功融入其商業模式。高管們應監控可能影響其優先使用案例的生態系統條件，以便在面對不確定性和預算限制時，做出關于適當投資水平的決策。總體而言，那些采取長期視角的領導者——培養人才、測試和學習哪里可以產生影響，并重新構想未來業務——有可能在競爭中脫穎而出。
15個技術趨勢
本報告列出了所有15個技術趨勢的考慮因素。為了更容易地考慮相關趨勢，我們將其分為五個更廣泛的類別：AI革命、構建數字未來、計算和連接前沿、尖端工程和可持續世界。當然，在考慮趨勢組合時，跨越這些分類來看有著顯著的力量和潛力。
為了描述每個趨勢的狀態，我們開發了創新（基于專利和研究）和興趣（基于新聞和網絡搜索）的評分，我們還對相關技術的投資進行了規模化，并評估了它們在企業中的采用水平。
GenAI
GenAI描述了通過算法（如ChatGPT）將非結構化數據（例如自然語言和圖像）作為輸入來創建新內容，包括音頻、代碼、圖像、文本、模擬和視頻，它可以通過利用非結構化的混合模態數據集來生成各種形式的新內容，從而自動化、增強和加速工作。
應用AI
應用AI技術和技術通過機器學習訓練的模型來解決分類、預測和控制問題，以自動化活動、添加或增強功能和產品，并改善決策制定。
工業化機器學習
工業化機器學習趨勢涵蓋了快速發展的軟件和硬件解決方案生態系統，這些解決方案能夠加速并降低機器學習解決方案的開發、部署和維護的風險。
下一代軟件開發
下一代軟件開發包括使現代代碼部署管道和自動代碼生成、測試、重構和翻譯成為可能的工具和技術，這些工具和技術可以提高應用質量和開發過程。
數字信任與網絡安全
數字信任與網絡安全趨勢包括信任架構、數字身份、網絡安全和Web3背后的技術，這些技術使企業能夠建立、擴展和維護利益相關者的信任。
高級連接
高級連接涵蓋無線低功耗網絡、5G和6G蜂窩網絡、Wi-Fi 6和7、低地軌道衛星和其他電信技術。
沉浸式現實技術
沉浸式現實技術使人們能夠在三維虛擬世界中進行實時互動（可以包含實際的物理世界）。虛擬世界可以從完全計算機生成的虛擬現實（VR）空間，到混合現實（MR），再到增強現實（AR），其中計算機生成的物體被疊加在現實世界上，這些技術利用空間計算來解釋物理空間（例如，通過在VR頭戴設備中利用傳感器和攝像頭來識別手勢）并模擬向虛擬世界中添加數據、物體和人物。
云計算和邊緣計算
云計算和邊緣計算指的是分布在不同位置的工作負載，例如超大規模遠程數據中心、區域中心和本地節點，以優化延遲、數據傳輸成本、遵守數據主權法規、數據自主權、安全性等方面的考慮。
量子技術
量子技術利用量子力學的獨特性質，以指數級速度執行某些復雜計算，保障通信網絡的安全，并生產比傳統技術更高靈敏度的傳感器。
機器人技術的未來
機器人的未來涵蓋了機器人從處理固定用途和預編程任務到能夠適應新的現實輸入，并具有越來越高的自主性和靈活性的發展。
移動技術的未來
移動技術涵蓋自主和電動汽車、城市空中交通、自主駕駛、連接性、電氣化和共享移動（ACES）技術，旨在提高陸地和空中交通的效率和可持續性。
生物工程的未來
生物工程是將工程原理應用于生物學，利用技術進步改善健康和人類表現，改造食品價值鏈，并創造創新產品。
太空技術的未來
太空技術涵蓋衛星、發射器和居住技術，這些技術使創新的太空操作和服務成為可能。
電氣化和可再生能源
電氣化和可再生能源趨勢涵蓋整個能源生產、儲存和分配價值鏈。技術包括可再生能源，如太陽能和風能，清潔的穩定能源，如核能和氫能、可持續燃料和生物能源，以及能源儲存和分配解決方案，如長時間電池系統和智能電網。
超越電氣化和可再生能源的氣候技術
超越電氣化和可再生能源的氣候技術聚焦于減輕資源消耗對氣候的負面影響的解決方案，既可以通過從大氣中去除二氧化碳，也可以通過以較低碳排放生產現有材料和投入品來實現。
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